DL4J (Eclipse Deeplearning4j) est une bibliothèque open source de deep learning pour la machine virtuelle Java (JVM). Elle permet d'entraîner et d'exécuter des réseaux de neurones en Java ou en Scala et s'intègre ainsi aux systèmes d'entreprise existants basés sur Java. Le projet comprend aussi des outils pour importer des modèles issus d'autres frameworks. Il est géré comme projet de la fondation Eclipse.
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Lancer la démoL'apprentissage profond (deep learning) est une branche de l'apprentissage automatique qui utilise des réseaux de neurones artificiels à nombreuses couches. Ces réseaux apprennent eux-mêmes, à partir de grandes quantités de données, quelles caractéristiques comptent – des contours dans les images aux liens de sens dans les textes. Il est à la base des modèles de langage actuels, de la reconnaissance d'images et de la parole ainsi que de la traduction automatique, et exige généralement beaucoup de puissance de calcul et de données.
TensorFlow est un framework open source d'apprentissage automatique développé par Google et publié en 2015. Il permet de concevoir, d'entraîner et de déployer des réseaux de neurones dans des applications, sur des serveurs ou des appareils mobiles. Keras en constitue l'interface de haut niveau accessible ; les usages typiques vont de la classification d'images aux prévisions et aux systèmes de recommandation.
Keras est une bibliothèque Python open source pour concevoir et entraîner des réseaux de neurones, développée à l'origine par François Chollet. Elle offre une interface de haut niveau, facile à prendre en main, pour assembler des modèles couche par couche. Depuis la version 3, Keras peut fonctionner au choix avec JAX, TensorFlow ou PyTorch comme moteur de calcul. Exemple : une équipe crée en quelques lignes un prototype de modèle de classification d'images.
PyTorch est un framework open source d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond pour le langage Python. Développé à l'origine chez Meta (alors Facebook), il est géré depuis 2022 par la PyTorch Foundation, rattachée à la Linux Foundation. PyTorch est très répandu dans la recherche et l'industrie, car il permet de construire des modèles de façon flexible, de les entraîner sur GPU et de les tester pas à pas ; de nombreux modèles de langage et d'image connus sont conçus avec lui.
